智慧排水系统建设创新思考

结合目前城市排水系统现状,吸收国内外城市排水信息化建设的成熟案例和优秀经验,充分利用物联网、移动互联网、大数据、云计算、地理信息集成(GIS)、建筑信息建模技术(BIM)、人工智能等新一代信息技术,以大数据理念"、互联网+"思维建设一套城市智慧排水系统。本文主要介绍了智慧排水需求与建设目标,并分析了智慧排水的基础架构及在城市中的实际应用。     

大规模MIMO系统基于多分辨率深度学习网络的CSI反馈研究

快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel State Information Network,MCSINet),对反馈的信道状态信息进行压缩及预测,能够显著减少信道状态信息捕获与反馈开销,及降低时延.MCSINet模拟信道状态信息编解码系统,采用残差网络从信道样本中学习并完成信道预测,并通过多分辨率的卷积操作以及针对不同压缩率改变网络结构,从而更好预测信道状态.实验结果表明:与LASSO,TVAL3,CSINet等方法相比,MCSINet可以显著提高恢复信道状态信息,并且具有更低的误码率,复杂度和时延.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

融媒体背景下传统民营科技型企业的互联网转型:协同进化视角

借助隐喻手段,基于融媒体发展背景,以协同进化为理论依据,剖析传统民营科技型企业的互联网转型过程,总结机理与路径,提出协同进化式转型的理论模型.以千城智联(上海)网络科技有限公司为案例企业,分析其与地方电视台的协同进化过程,研究发现:①基因改变意味着组织认知模式的变化,具体表现是互联网思维的建立以及从单式思维到链式思维的转变;②协同进化基本路径为企业基因改变→企业行为转变→合作方基因改变→合作方行为转变→企业与合作方性状变化;③协同进化的标志是生态位改变,后者由协同关系的转变来衡量,分别经历了买卖关系、资源共享关系、价值共创与共享关系三种状态;④协同关系的演进激发平台网络效应的形成.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

复杂性理论视角下粤港澳大湾区高校的协同发展

推动粤港澳大湾区高校协同发展,有助于提升大湾区高等教育整体质量,有助于建设国际教育示范区,有助于打造具有全球影响力的教育及人才高地.粤港澳大湾区高校在协同发展过程中面临宏观和微观层面多方面、多维度的复杂情况.在复杂性理论视角下,为实现粤港澳大湾区高校协同发展,大湾区高校需要建立非线性思维,认识协同发展的整体性;远离平衡状态,激活协同发展生命力;实现自组织发展,增强协同发展内驱力.     

拥塞控制新算法:试算平衡

根据资源的需求和供给关系,提出了拥塞控制新算法——试算平衡法,旨在按一定比例抑制资源的需求,以实现系统资源的供需平衡,进而达到拥塞控制的目的.     

基于核函数强化学习的抗干扰频点分配

针对学习未知动态的干扰图样问题，提出一种基于核函数强化学习的雷达与通信抗干扰频点协作算法。与需要获得干扰模式、参数等先验知识的研究相反，所提算法能够利用过去时隙中频点的使用情况来优化抗干扰频点分配策略。首先，通过核函数的强化学习来应对维度诅咒问题。其次，基于近似线性相关性的在线内核稀疏化方法，确保了抗干扰频点分配算法的稀疏性。最后，仿真结果验证了所提算法的有效性。得益于稀疏化码字对于系统动态特性的学习，所提算法与传统基于Q学习的抗干扰频点分配算法相比，收敛时间更短，并且可以快速规避外部未知干扰源的干扰。     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit, APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine, SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数的优化选择,提出一种基于自适应变异PSO算法优化SVM的APU性能参数预测模型。进一步分析了预测模型不同预测步长对短期预测精度的影响。利用某型APU性能参数数据进行了验证,并与多种预测模型进行了对比实验。实验结果表明,对于排气温度(exhaust gas temperature, EGT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)比标准PSO-SVM模型低47%;对于滑油温度(oil temperrature, OT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的MAPE比标准PSO-SVM低29%,为短期APU性能变化趋势预测提供了一定的参考。